Isomorphic Labs 药物设计引擎开启了 AlphaFold 之外的新领域

愿景 Isomorphic Labs 药物设计引擎解锁了 AlphaFold 之外的新前沿 2026 年 2 月 10 日 分钟 阅读 分钟 阅读 分钟 阅读 分钟 阅读 分钟 收听 分钟 观看 复制 url 目录 收听：Spotify Apple 播客 今天，我们很高兴分享我们在药物设计新领域取得的最新进展。我们在理解生物分子世界方面开启了预测准确性的新范式，使我们能够在计算机上以前所未有的理解和精度合理地设计新药物。我们正在一睹 Isomorphic Labs 药物设计引擎 (IsoDDE) 的强大和扩展功能的子集，这是一个统一的计算药物设计系统，在预测准确性方面超越了 AlphaFold 3 (AF3)，并引入了弥合结构预测和现实世界药物发现之间差距的新功能。我们证明，在具有挑战性的蛋白质配体结构预测泛化基准上，我们的 IsoDDE 使 AlphaFold 3 的准确性提高了一倍以上，预测小分子结合亲和力的准确性超过了基于物理的黄金标准方法，而所需时间和成本仅为一小部分，并且能够仅使用氨基酸序列作为输入来准确识别目标蛋白质上的新型结合袋。 IsoDDE 为 AI 药物设计提供了可扩展的基础，提供了以前所未有的准确性导航新型生物系统所需的预测保真度。自从我们在 2024 年与 Google DeepMind 一起发布 AlphaFold 3 以来，人工智能药物发现领域以惊人的速度发展。虽然 AlphaFold 3 与前几代结构预测模型相比在性能上取得了巨大飞跃，但仍然存在一个关键挑战：仅了解生物分子结构不足以在计算机上解锁现实世界的药物发现程序。合理药物设计的进展对于解决人类疾病至关重要，需要高度准确的预测模型，涵盖广泛的生化特性和相互作用，并且能够相互协同工作。至关重要的是，由于仍有大量生物和化学空间尚未探索，这些模型需要能够将其预测能力推广到训练集之外的新颖的、看不见的系统。在我们继续应对这些挑战的过程中，我们很高兴推出同构实验室药物设计引擎 (IsoDDE)，并在下面和我们的技术报告中预览 IsoDDE 功能的子集。阅读我们的技术报告 真正新颖系统的结构预测 准确预测生物分子的结构以及它们如何相互作用仍然是合理药物设计的关键能力。通过准确地模拟蛋白质几何形状中的细微差别，可以解锁许多关键的下游任务——无论是了解致病突变的影响，还是预测哪些分子将与目标蛋白质结合。 AlphaFold 3 在发布时就改变了蛋白质配体结构预测，并且免费提供的 AlphaFold 蛋白质数据库以以前难以想象的规模加速了科学发展。迄今为止，它已被 190 多个国家的超过 300 万研究人员使用。随后的基准测试显示，与 AlphaFold 3 训练的示例不同的结构在准确性方面仍然存在差距。换句话说，它很难推广到生物分子空间中未探索的区域，而这些区域是药物发现中最大的挑战和机遇所在。 IsoDDE 展示了泛化到与其训练集中的结构高度不同的蛋白质配体结构的能力的阶跃变化。在“Runs N' Poses”基准（Škrinjar et al. 2025）上——专门设计用于测试对新型口袋和配体的泛化——IsoDDE 在最​​困难的系统上将 AlphaFold 3 的准确性提高了一倍以上。最难泛化类别 ((0-20]) 上的蛋白质配体结构预测准确性 - 与训练集最不同 - 来自“Runs N' Poses”基准 在报告中，我们通过几个例子证明，我们可以成功地模拟复杂的、不符合分布的事件，例如诱导拟合（其中蛋白质调整其形状以适应结合的配体）和神秘口袋的开放（在没有结合配体的情况下隐藏的口袋） - 关键的生物机制 - 即使这些系统是远离此类模型的训练集，IsoDDE 能够从 Runs’n’Poses 测试集的最低 0-20 相似性区间成功预测与 NKG2D 同源二聚体界面 (8EA6) 上的神秘口袋结合的蛋白质-蛋白质相互作用抑制剂的结构（AlphaFold 3 在本例中失败），为复杂生物制剂打开了一个新窗口，但随着治疗方式的扩展，小分子（如阿司匹林）只是难题的一部分。复杂的生物制剂（如胰岛素），能够准确地模拟抗